38、机器学习在甲状腺疾病与帕金森病诊断中的应用

最新推荐文章于 2025-11-23 22:48:11 发布
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分类专栏： 大数据与AI的未来之路 文章标签： 机器学习 甲状腺疾病 帕金森病
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机器学习在甲状腺疾病与帕金森病诊断中的应用

1. 甲状腺疾病检测模型研究

在甲状腺疾病检测领域，多种机器学习算法得到了应用，研究人员对不同算法进行了十折交叉验证和压力测试，以评估其性能。

1.1 十折交叉验证性能分析
算法 类别 精度 灵敏度 F1 分数 平均准确率 AUC MSE FAR
KNN 0 0.81 0.81 0.81 97.09 0.85 0.036 0.242
1 0.98 0.98 0.98
ELM 0 0.96 0.97 0
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21、医疗诊断中机器学习驱动的专家系统应用
m2n3b4v5c6的博客
06-21 84
本文探讨了机器学习驱动的专家系统在医疗诊断中的应用。随着人工智能、大数据和物联网的发展，专家系统已成为提高疾病诊断准确性、提供决策支持的重要工具。文章详细介绍了专家系统的类型、核心组件及其在医疗领域（如癌症、糖尿病和阿尔茨海默病等）的应用案例，并分析了其优势与局限性。通过实际案例研究，展示了基于规则和模糊逻辑的专家系统如何帮助医生进行高效诊断，为未来智能医疗系统的发展提供了理论基础和实践参考。
19、人工智能在疾病诊断中的应用
jwt8token的博客
08-06 36
本文详细介绍了人工智能在多个疾病诊断领域的应用，包括癌症、糖尿病、综合征、精神疾病以及其他疾病的诊断。通过深度学习、机器学习和神经网络等技术，人工智能在提高诊断准确性、减少误差以及实现个性化医疗方面展现了巨大潜力。文章还提到了美国食品药品监督管理局（FDA）对部分人工智能医疗软件的批准，以及人工智能在医疗领域的未来发展与挑战。
机器学习深掘临床研究中小分子代谢标志物的探索与应用
AllenLV的博客
11-25 1970
小分子生物标志物的概念小分子生物标志物是指在人体内发生变化，能够作为疾病判断和检测指标的小分子化合物。例如，临床上对糖尿病的判断可以利用人体中的血糖或尿糖浓度作为依据；肾功能疾病的判断可以根据肌酐浓度作为依据；冠心病的判断可以通过胆固醇的水平以及动脉硬化程度作为依据等。生物标志物的分类，生物标志物可分为小分子、大分子、复合生物以及生物种群标志物等。小分子生物标志物：是人体生命活动和代谢的基础，其在人体内的变化可作为疾病判断和检测的指标。大分子生物标志物：可分为核酸类、蛋白质类以及糖类和脂类等。
Cerebral Cortex:使用结合多模态磁共振成像的机器学习识别阿尔茨海默病引起的主观认知能力下降
NHKJ_ZF的博客
05-24 778
该研究旨在通过结合机器学习方法的多模态 MRI 技术，识别出SCD plus（因AD引起的 SCD），并评估这种分类方法在不同队列和风险因素亚组中的稳健性。
13、精准眼角定位与混合决策分析方法的研究与应用
rust6ferris的博客
06-16 35
本博客主要研究了精准眼角定位方法与混合决策分析方法，并探讨了它们在各自领域的应用价值。针对眼角定位问题，提出了一种基于角点投影频率分布统计的新方法，通过轮廓提取、椭圆拟合和角点检测提取候选点，并在JAFFE和BioID数据集上验证了其优越性能。在决策分析方面，结合ZAPROS III-i方法与决策树技术，构建了一个混合模型，用于阿尔茨海默病的诊断，有效减少了人力成本并提高了诊断效率。此外，还总结了两种方法的优势，并展望了其未来发展方向。
6、医学影像诊断中的人工智能：挑战与展望
dog123的博客
09-07 27
本文探讨了人工智能在医学影像诊断中的应用现状、挑战与未来发展方向。涵盖了AI在CT、MRI、PET、超声等多种影像模态中的具体应用，分析了数据隐私、伦理监管、临床整合等关键问题，并提出了多模态分析、纵向建模和实时解读等未来趋势，强调跨学科合作与持续优化对推动AI在医疗领域发展的必要性。
18、人工智能在生物与医学领域的应用
jwt8token的博客
08-05 31
本文全面探讨了人工智能在生物与医学领域的广泛应用，包括系统发育学、医疗保健、药物基因组学、癌症治疗、COVID-19防控以及遗传疾病诊断等多个方面。文章介绍了人工智能的核心技术与算法，分析了其在疾病诊断和治疗中的优势与挑战，并展望了未来技术发展趋势，如多模态数据融合、可解释性人工智能、强化学习应用和边缘计算的结合。通过案例分析，展示了人工智能在提高诊断准确性、实现个性化医疗和提升医疗效率方面的巨大潜力。
1、智能医疗中人工智能与物联网的融合应用
r2s3t4的博客
09-24 35
本文探讨了人工智能与物联网在智能医疗领域的融合应用，涵盖了远程医疗、疾病诊断、患者监测、系统安全等多个关键技术方向。通过分析当前的研究成果与实际应用，总结了智能医疗在提高诊断准确性、增强服务可及性、优化资源配置等方面的优势，同时指出了数据隐私、技术标准、人才短缺等挑战，并提出了相应的应对策略。文章还展望了智能医疗未来向智能化、集成化、远程化、精准化及跨领域融合的发展趋势，强调其在推动医疗体系变革中的重要作用。
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